基于LBP和KNN的视频纹理识别算法

• 作者: 王鏐璞 郭卉笑
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 描述符 纹理特征 视频处理
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 692-696
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3151字
• 语种: 中文

摘要

为实现视频纹理的有效识别,提出一种基于LBP(Local Binary Patterns)和KNN(k-Nearest Neighbor)的视频纹理识别算法.该算法将视频纹理视为一个图像纹理集合,通过多个图像纹理集合的方式表示.由于可计算任意两幅纹理图像的相似度,对于两个视频纹理,可以计算两个图像纹理集合中所有元素之间的相似度,将这些相似度中的最小值作为这两个视频纹理的相似度,若要实现视频纹理的识别,则可通过KNN算法实现分类与匹配.通过在DynTex动态纹理数据库中的相关实验,证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鏐璞	吉林大学计算机科学与技术学院	4	1	1.0	1.0
2	郭卉笑	吉林大学网络中心	5	11	1.0	3.0